Exibir código-fonte para BluexMix - Watson

= Descrição das APIs =
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*	AlchemyData News
**	O AlchemyData News é um serviço de indexação de notícias e artigos de blog's em inglês. Essa indexação é realizada todos os dias com um acervo de 250 mil a 300 mil e histórico de busca disponíveis para os últimos 60 dias. A API permite que os desenvolvedores consultem as notícias e artigos indexados diretamente, sem que seja necessário fazer nenhum tipo de algoritmo para indexar ou armazenar os dados. 
**	As consultas são feitas de forma simples com palavras chaves disponibilizadas pela API.    As consultas são feitas por meio de URL's, da seguinte forma:  
**	https://gateway-a.watsonplatform.net/calls/data/GetNews?apikey=7068ebd2b29b77772208d3af1a59c7bd54185599<nowiki/>&outputMode=json&start=now-1d&end=now&count=100&q.enriched.url.enrichedTitle.relations.relation=|action.verb.text=acquire,object.entities.entity.type=Company|&return=enriched.url.title  
**	Essa consulta, retorna os 100 artigos sobre aquisições de empresas mais importante, comentados e vistos que foram publicados no último dia em um JSON.   &outputMode=json - diz pra retornar o resultado em um JSON.

&start=now-1d&end=now - diz que o intervalo a ser considerado das publicações dos artigos e notícias é de apenas 1 dia.

&count=100 - específica o número de artigos e notícias a serem retornados.

&q.enriched.url.enrichedTitle.relations.relation=|action.verb.text=acquire,object.entities.entity.type=Company| - Especifica para retornar qualquer notícia ou artigo que contenha os termos "aquisição" ou "empresa" e também quaisquer entidades relacionadas com esses termos.

&return=enriched.url.title - Especifica que você quer apenas os títulos dos artigos ou notícias.

*	AlchemyLanguage
**	AlchemyLanguage é um conjunto de APIs de processamento de linguagem natural que pode ajudar a compreender sentimento, palavras-chave, personalidade, conceitos de alto nível e muito mais.
**	Com os recursos das APIs é possivel, por exemplo utiliza-la para entender seguidores de uma determinada mídia social , quais são suas reações a determinados produtos, o que seguem, o que querem e entre outras informações.
**	Opção de recurso pré-treinados para busca de determinadas informações ou através do Watson Knowledge Studio personalizar seu próprio modelo.
**	Mais informações em: https://www.ibm.com/watson/developercloud/alchemy-language.html



*	Conversation
*#	Conversation combina  combina uma série de técnicas cognitivas que auxilia a construção e treinamento de bots, afim de manusear, chatbots com diálogos podendo ser refinado para parecer um atendimento mais humano , mas imediato.
*#Permite a implementação de uma variedade de bots através de muitos canais, desde Bots simples e estreitamente focados até agentes virtuais muito mais sofisticados e completos em dispositivos móveis.
*#Exemplos de aplicações:
*#* Atendimento automático em sites;
*#* Acesso aplicações nos smartphones, através de comandos;
*#* Aplicação em veículos para controle de bordo inteligente;
*#É aconselhável o uso de linguagens mais informais para aproximação com o cliente.
*#Demo:
### [https://console.ng.bluemix.net/catalog/services/conversation?cm_mc_uid=81142222391914842448579&cm_mc_sid_50200000=1484244857 Crie uma conta ou acesse sua conta no BlueMix]
### Escolha um nome para o serviço (ex. demo1-conversation)
### Clique em "Criar"
### Clique em "Launch tool"
### Importe ou crie (clique em criar "Criar" ou "Create") e configure o workspace do seu serviço Conversations. Aqui você define os assuntos, palavras chave, respostas que você gostaria que o serviço processasse e respondesse
#### Dê um nome, uma breve descrição e a língua para o workspace
#### Adicione "intents" (que definem o objetivo ou propósito geral do usuário, geralmente verbos. Nesse exemplo, conseguir um help para fazer um demo do Conversation. Ex. o usuário quer "ajuda para criar uma demo do Conversation"; nesse caso, o ''intent'' seria "ajuda para criar" algo. Logo, criamos o intent #ajuda_criar e adicionamos alguns exemplos de possíveis entradas do usuário "ajuda para fazer uma demo do conversation", "como criar uma demo do conversation", "como fazer uma demo do conversation", "gostaria de ajuda para criar um serviço conversation", etc. 
#### Adicione ''entities. Entities'' são usadas para especificar certos objetos, classes ou estrutura de dados que possam ser interessantes ao propósito de alguma ''intent.'' Por exemplo, eu posso usar a palavra “demo” de várias formas (teste, demonstração, tryout, trial, etc), então adicionamos isso às ''entities.'' 
#### E por último, crie o fluxo de diálogo. Aqui você cria condições baseadas nos intents e nas entities para avaliar as perguntas do usuário e dar-lhes as melhores respostas. No nosso exemplo, se usarmos o intent #ajuda_criar e plavras da entity @demo, a aplicação responde com o link para um tutorial da própria IBM. 


*	Dialog
** "Aposentado" desde setembro de 2016;
** Incorporado ao Conversation;
** O Dialog era basicamente uma aplicação que usava de técnicas de cognitive computing para prover comunicação entre a aplicação e o usuário de forma automática. Ou seja, o usuário faz uma "pergunta" para a aplicação e essa a interpreta e responde ao usuário (seja um passo-a-passo para solucionar a questão, uma descrição, um caminho, etc);
** O Dialog também consegue guardar informações sobre o perfil do usuário para aprender a guiá-lo de forma mais personalizada;
** Entrada: o usuário entra com a "pergunta" usando a linguagem natural e sua expertise no domínio;
** Saída: interações para saber mais detalhes da "pergunta" (chatting) e respostas pré-prontas;
** Exemplos de aplicação: passos para cadastrar, editar, deletar um cartão de crédito, forma de pagamento, plano de telefonia ou internet; passos para mudar senhas; descrição de um serviço; valores de tarifas e taxas. 



*	Discovery
**	Jean Pablo



*	Document Conversion
**	Josiane



*	Language Translator
**	O Language Translator é um serviço de auto-tradução que abrange vários idiomas. 
**	Esse serviço traduz  diversos tipos de arquivos como : HTML, World, PDF
**	O serviço recebe como entrada um texto em um dos seus idiomas de domínio e retorna o texto no idioma desejado
**	https://www.ibm.com/watson/developercloud/language-translator.html<nowiki/>Link: 



*	Natural Language Classifier
**	O Natural Language Classifier tem como objetivo classificar um determinado texto de entrada de até 1000 caracteres em classes distintas. Ele utiliza técnicas de aprendizado de máquina (Deep Learning) e métodos estatísticos neste processo.
**	A partir de um texto de entrada, é retornada a classificação do mesmo em classes distintas com seus respectivos graus de confiança.
**	Por exemplo: podemos utilizar a API para classificar perguntas relacionadas ao clima, separando-as em duas classes - temperatura e condições climáticas. 
**	Perguntas do tipo: "Qual a temperatura média em Uberlândia hoje" ou "Está calor lá fora?" poderiam ser classificadas em "temperatura", com determinado grau de confiança. Outras perguntas como "Haverá algum dia chuvoso esta semana?" ou "Estará nublado amanhã?", seriam classificadas em "condições climáticas".

*	Personality Insights
**	Lincoln



*	Project Intu
**	É um serviço experimental que embarca as soluções cognitivas do IBM BlueMix em dispositivos da Internet das Coisas (IoT).
**	Permite que estes dispositivos realizem interações com o usuário, utilizando outros serviços como Conversation, Speech-to-Text, etc.
**	Cumprimentar um visitante de um estabelecimento, ajudar e tirar dúvida de clientes e desenvolver funções cognitivas em robôs são alguns exemplos de aplicações interessantes deste serviço.
**	É compatível com uma grande variedade de sistemas operacionais, incluindo Windows, MacOS, Linux e Raspberry Pi.



*	Retrieve and Rank
**	Este é um serviço que combina duas ferramentas de recuperação de informação em um só serviço, são eles: o Apache Solr e um sofisticado algoritmo de aprendizagem. Assim o serviço que auxilia o usuário a encontrar informações de forma relevante em suas pesquisas. No link abaixo é possível visualizar um demonstração onde a partir de uma questão temos duas classes de resultados, uma utilizando o Retrieve and Rank e outra utilizando apenas o Apache Solr. Analisando podemos observar que as respostas são parecidas, mas a ordem em que elas aparecem são totalmente diferentes, assim alcançando o propósito da ferramenta em traze os resultados mais relevantes em primeiro plano.
**	Link da demo: http://retrieve-and-rank-demo.mybluemix.net/rnr-demo/dist/#/



*	Speech to Text
**	Speech to Text é um serviço de conversão de voz para texto.
**	Para executar a conversão, é preciso passar um arquivo de audio .wav, .flac ou .opus ou usar algum serviço que repasse o áudio do microfone para API
**	Suporta 8 linguagens entre elas o português que é menos preciso que os demais
**	É possível retornar a conversão como texto ou no formato json
**	A API identifica automaticamente palavras-chaves e consegue dizer quem de dois speakers estão falando
**	Link da demo: https://speech-to-text-demo.mybluemix.net/



*	Text to Speech - Matheus Silva Santos
**	É uma API REST de conversão de texto em fala. O desenvolvedor deve entrar com o texto a ser "falado" em uma endpoint e o serviço retornará um arquivo de áudio com a fala sintetizada.
**	Suporta diferentes tipos de entonações, cadências e alguns dos idiomas mais falados.
**	É importante ressaltar que o serviço é de sintetização de voz e não tradução de texto, logo, a entrada precisa estar no mesmo idioma o qual a resposta é esperada.
**	O aprendizado de máquina e inteligência artificial do Watson faz com que a sintetização soe muito natural, próximo a como um humano recitaria o texto dado, melhorando a cada requisição.
**	Possui a menor de latência possível.



*	Tone Analyzer
**	O Tone Analyzer se base na teoria psicolinguística.
**	Ele analisa três categorias, são elas:
***	Tom emocional que descreve emoções contidas no texto como alegria, raiva, medo, desgosto e tristeza.
***	Tom social que indica se uma pessoa esta aberta a experimentar diversas atividades, a tendencia desta pessoa em ser cooperativo entre outras tendencias.
***	Tom linguístico analisa raciocínio e atitudes analíticas, o grau de certeza que a pessoa tem e também o grau de inibição de uma pessoa .
**	Toda essa analise é classificada com uma pontuação para cada tópico, pontuação que varia entre 0 e 1, que indica a probabilidade de terminado tom está contido no texto analisado.
**	O tone Analyzer tem como entrada um texto simples ou um Json, e tem como resposta um Json, oque permite integrar lho com outras ferramentas como  Conversation possibilitando, uma central de atendimento automático mais efetiva.



*	Tradeoff Analytics
**	Trade-off é uma expressão que se remete a uma situação em que há conflito de escolhas.
** O Tradeoff Analytics é um serviço da Watson que auxilia um indivíduo a tomar decisões sobre múltiplos objetivos. Nesse serviço, é utilizada uma técnica denominada "Otimização de Pareto", a qual se remete a contextos em que é impossível prevalecer individualmente um objetivo sem prejudicar outro.	
** Com o Tradeoff Analytics, o usuário pode evitar listas com milhares de opções não muito relevantes, assim identificando a melhor opção a se considerar.	
** O serviço tem como entrada um problema com seus respectivos objetivos e opções, como o problema de escolher o melhor carro, sabendo sua rotina e sua condição financeira.	
** O serviço tem como saída as melhores opções de escolha, além de destacar as principais diferenças entre cada uma das opções.	
** Concluindo, o serviço é capaz de reduzir o problema que abrange uma enorme quantidade de opções, muitas vezes irrelevantes, para uma pequena quantidade de opções próximas ao ideal.	
** Link da demo: https://tradeoff-analytics-demo.mybluemix.net/



*	Visual Recognition
*#Visual Recognition is a service what uses deep learning algorithms to analyze images (.jpg, or .png) for scenes, objects, faces, and other content, and return keywords that provide information about that content. You can also create custom collections of your own images, and then upload an image to search the collection for similar images.
The Visual Recognition service can be used for:
# Manufacturing: Use images from a manufacturing setting to make sure products are being positioned correctly on an assembly line
# Visual Auditing: Look for visual compliance or deterioration in a fleet of trucks, planes, or windmills out in the field, train custom classifiers to understand what defects look like
# Insurance: Rapidly process claims by using images to classify claims into different categories.
# Social listening: Use images from your product line or your logo to track buzz about your company on social media
# Social commerce: Use an image of a plated dish to find out which restaurant serves it and find reviews, use a travel photo to find vacation suggestions based on similar experiences, use a house image to find similar homes that are for sale
# Retail: Take a photo of a favorite outfit to find stores with those clothes in stock or on sale, use a travel image to find retail suggestions in that area
# Education: Create image-based applications to educate about taxonomies, use pictures to find educational material on similar subjects